CN104964886A - 一种焊接构件疲劳应力及应变实时非接触式监测方法 - Google Patents

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李爱群
赵丽洁
方钊
杜永峰
王雪平
刘鹏
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Abstract

本发明公开了一种焊接构件疲劳应力及应变实时非接触式监测方法，对焊接构件焊缝及其周围一定区域内进行一定间距的网格划分，将每一个网格交点看作微元体作为应力应变分析单元，在构件承受疲劳荷载作用下，通过机器视觉监测***对在疲劳荷载作用过程中待测区域所有微元体的像素点特征信息进行提取，并对采集到的构件图像进行像素点匹配，建立应力应变变化规律与图像特征之间的相互关系，从而得到微元体在疲劳荷载作用过程中的特征变化，最终得到应变值及应力分布规律及其在疲劳过程中的应力应变演化规律。本发明用于解决钢结构中焊接构件在疲劳荷载作用下应力应变状态分布及其演化规律的监测问题。

Description

一种焊接构件疲劳应力及应变实时非接触式监测方法
技术领域
本发明属于实验力学，具体涉及一种焊接构件疲劳应力及应变实时非接触式监测方法。
背景技术
焊接连接作为建筑钢结构以及风电结构塔筒等结构的主要连接方式得到了广泛的应用，其承受着各连接部件之间的交变荷载作用，在拉、压交变载荷作用下，直接影响结构的安全性。焊缝的疲劳强度远低于母材的疲劳强度，焊缝失效的主要形式为疲劳，焊缝的抗疲劳性在很大程度上取决于焊缝的宏观和微观几何形状，影响焊缝疲劳强度的因素很多，比如应力幅值、平均应力、焊接残余应力等，因此对焊缝疲劳应力的监测至关重要。如焊缝疲劳应力状态发生变化不能及时被发现,则会影响结构的正常工作,严重者将造成巨大的人员财产损伤。目前，针对焊缝疲劳应力状态的在线的监测与研究仍处于空白阶段，对于焊接疲劳分析方法是通过有限元分析软件来计算焊缝处的应力，但是存在应力对有限单元类型、网格形状及尺寸敏感等问题；传统的监测结构应力应变状态的方法通常是在关键部位贴应变来获取相关信息，但是对于接触式传感器不方便安装的部分，例如焊缝及其焊趾处，由于所关心的焊缝部位应变片的布置受到焊缝的几何形状和空间位置的限制，应变片一般只能在离开焊缝位置一定距离处进行粘贴，而且粘贴应变片的数量也受到限制，这使得通过这种接触式的传感器只能监测有限位置以及便于粘贴的位置，而对于不便于粘贴的位置以及任何位置处的应力应变情况则受到限制，为了得到构件的应力应变只能采用某些假设，比如均匀性假设，这在有些情况下可能得到错误的结果，也就不能真实的反映焊缝服役期间在疲劳荷载作用下真实的应力分布规律和发展情况。因此有必要发展一种能用于不便于安装接触式应力应变传感器而且需要掌握构件任何位置处应力应变分布规律以及演化规律的非接触监测技术。
国内外在焊缝检测的自动化和智能化研究方面，主要集中于将机器视觉***用在焊缝内部缺陷和焊缝跟踪上，主要是针对焊缝质量评判进行了大量的研究与探讨，然而关于对于焊缝疲劳应力的监测却未有报道。
发明内容
本发明针对现有技术中为解决接触式传感器对于焊接构件不便于安装接触式传感器的部位的应力应变监测分布规律以及疲劳应力应变演化规律问题，提出一种焊接构件疲劳应力及应变实时非接触式监测方法。
本发明采用的技术方案：一种焊接构件疲劳应力及应变实时非接触式监测方法，包括如下步骤：
(1)在焊接构件上设置网格线，所述网格线的交点为监测点；
首先对焊接构件用与构件颜色对比明显的彩色笔沿着构件横向和纵向按照构件的大小以及监测截面的大小确定网格间距，划分网格，将每个网格的交点作为应力、应变监测点，该交点在图像处理过程中表现为多个像素点的集合，将该集合作为一个微元体；
(2)采用监测***将焊接构件在疲劳荷载过程中待测区域的动态图像进行采集，并将图像信息传输；
所述监测***包括CCD传感器、镜头、图像采集卡、图像处理***；用CCD传感器和镜头采集焊接构件在疲劳荷载过程中监测点的一系列动态变形图像，CCD传感器将其接收到的光学图像转化成视频信号输出给图像采集卡，图像采集卡再将数字信号转化成数字图像信息供图像处理***进行处理；
(3)将得到的监测点图像进行像素点匹配；
每一个监测点疲劳荷载过程中，宏观上便显出细微的变化，镜头每次采集图像的像素点数尺寸固定，微观尺度上则表现为所占的像素点在数目的不同，对相同监测点不同时间的图像进行像素与像素的匹配，获得每一个监测点在每一时刻的像素数目的变化；
(4)根据监测点中像素点的变化，利用εi＝ΔLi/Li计算监测点应变值，其中εi为应变值，ΔLi为长度变化值，Li为监测区的长度值，进而确定整个待测区域表面监测点位置的应变分布规律；
将待测区域连续的应变分布离散化成求解每个监测点的应变值，当网格的划分足够精细时，计算出每一个监测点在不同时刻的应变值就近似获得疲劳荷载过程中的应变的分布情况；
(5)根据所述应变值，利用σi＝Eεi计算监测点应力，其中，σi为应力值，E为弹性模量，进一步得到待测区域的监测点应力分布情况及其疲劳演化规律；
在疲劳荷载过程中，通过监测中的像素点沿横向和纵向的变化计算得到每个监测点沿两个方向的应变值，假设焊接材料为在疲劳过程中的弹性模量E不发生变化，根据σi＝Eεi进一步得焊接构件任意位置处的应力分布情况及其疲劳演化规律。
作为优选，上述步骤(2)中所述图像处理***选择LabVIEW软件作为开发平台，直接由图像采集卡上的数字图像信息与软件对接；图像处理***是对采集到的图像进行处理，得到试件在试验过程中的动态图片，经过动态图片实时的匹配最终实现应力应变的监测；包括图像预处理、边缘检测、图像分割和图像像素点匹配；图像预处理的目的是为了消除在图像获取、传输、接受和处理过程中由于外部干扰以及内部干扰造成的噪声，改善原始图像的效果，提高焊缝区域的清晰度，平衡图像空间的像素值均匀度。图像预处理主要是通过图像滤波，针对图像进行噪声处理，减小噪声影响；灰度修正，按实际需要修正原始图像的灰度分布，从而消除灰度畸变，增强对比度，改善视觉效果；图像锐化，目的是使边缘和轮廓线模糊的图像变得清晰；几何校正，针对某些成像***造成的几何畸形，对畸变的坐标点进行位置校正。边缘检测是通过梯度幅值阈值判据某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线，按照交界线将试验构件进行分割，操作中优选采用Roberts算子边缘检测。图像分割的主要目的是把焊接试件图像按照焊缝、母材等不同部位进行分割，对不同区域进行分别分析。主要过程为通过图像边缘检测方法，即不同灰度级别或者灰度有较大变化区域，识别焊接试件的不同区域，将试件分为不同区域按照像素分析方法，识别应力应变分布及其演化规律。最后把未进行疲劳荷载时刻图像的特征信息作为参考模型，采用简单的像素对像素的方式进行图像匹配。
作为优选，上述步骤(2)中为获得好的图像，设置光源，光源优选LED发光二极管，所述镜头和CCD传感器为CCD摄像机，可通过外部信号触发式开启采集。为获得高品质、高对比度的图像，将焊接构件与背景尽量明显分别，将监测点采用有别于网格线的颜色进行标识、尽量减少反射、尽量屏蔽环境光线的影响，采用LED发光二极管以一定角度在焊接构件前置照射，使整个焊缝区域受到均匀的光照。
本发明将焊接构件焊缝及其周围一定区域内进行一定间距的网格划分，将每一个网格交点看作微元体作为应力应变分析单元，在构件承受疲劳荷载作用下，通过机器视觉监测***对在疲劳荷载作用过程中待测区域所有微元体图像特征信息进行提取，并对采集到的构件图像进行像素点匹配，建立应力应变变化规律与图像特征之间的相互关系，从而得到微元体在疲劳荷载作用过程中的特征变化，得到应变值及应力分布情况，最终提供了一种基于机器视觉检测***的焊接构件疲劳应力应变分布及其演化规律的非接触监测方法。
本发明为得到不同精度的焊接构件应力及应变分布情况和疲劳演化规律的数据，可以改变所述网格线中网格线间距，得到另一组监测点应变和应力信息。
本发明使用疲劳试验机掌握特定焊接构件焊缝及其边缘区域的应力及应变分布以及演化规律，从而掌握焊接构件疲劳损伤过程中的力学性能的变化规律，建立疲劳损伤应力(应变)变化模型，为焊接构件的疲劳寿命评估及预测提供依据。
有益效果：本发明相对于现有技术具有以下优点：
1.本发明中提出的对待测微单元变形分析法，能够真实的反映焊缝位置处的应力应变分布情况，比传统的粘贴应变片测量应变值的方法精度更高，避免应变片采用电阻值变化来测定应变值变化中间过程的转变。
2、本发明操作简单，属于非接触测量，主要用于解决接触式传感器无法粘贴的部位的应力应变分布规律及其疲劳演化规律的监测问题。
3、本发明属于非接触式测量方法，解决了接触式传感器只能测试有限位置处的应力应变，无法得到整体结构所有位置处的应力应变的问题，该方法通过一个监测设备即可监测一个面的应力应变分布规律，而不是点。
4、本发明因分析设备体积小、价格便宜、结构简单而适合现场应用，特别适合用于复杂的连接结构，特别是大型工程结构。
5、本***基于LabVIEW软件作为开发平台，具有强大的后处理程序，精度高，应用灵活。
附图说明
图1本发明焊接构件平面示意图；
图2本发明监测区域的网格示意图；
图3本发明监测***结构示意图；
图4本发明实施例中监测***工作流程图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。
本实施例是在疲劳试验机对焊接构件进行疲劳加载时，进行焊缝区域应力及应变监测的实验。
如图1和图2所示，在本次试验中采用的钢材为建筑常用的Q345B钢，其屈服强度为345Mpa，按照相关规范要求制作标准试验焊接构件1。焊接构件1包括监测区域2，由于焊缝处的应力对于焊接构件1起主要控制作用，因此取焊缝及其边缘范围作为监测区域2，监测区域2包括焊缝3和焊缝边缘,长75mm宽40mm，监测区域2上绘制网格。为了便于监测装置视觉***读取网格，采用与焊接构件1颜色具有鲜明的对比度的2mm宽的彩色笔在监测区域2划分网格，网格间距为5mm，则网格的交点(即监测点)的尺寸为2mm×2mm。
如图3所示，本实施例监测***包括LED发光二极管4、CCD摄像机5、疲劳试验机6和计算机。将焊接构件1固定在疲劳试验机6上，确定加载制度，此次采用轴向拉伸疲劳试验，应力比R＝-1，即轴向对称加载，应力范围取0.7倍的屈服强度，即190kN。采用CCD摄像机5对疲劳荷载过程中的焊接构件1进行实时监测，获取焊接构件1的监测区域2的动态的图像信息。
将CCD摄像机5自带的接口函数与计算机所编写的程序界面进行对接，以便对采集到的监测区域2的图像信息进行后续处理和实时监测。
根据数字图像处理技术，提取监测点的像素特征，通过在试验过程中监测点像素特征的变化，得到应力(应变)分布规律以及疲劳过程中的应力(应变)演化规律。图像的处理过程包括图像预处理、边缘检测、图像分割和图像像素点匹配，其中图像预处理主要包括有效区域提取和去噪。有效区域提取：在所采集的图像中，监测区域2包括焊缝及焊趾外侧一定距离范围内，其所占范围只占整幅图像宽度的一小部分，为了能够有效地排除无效数据对检测带来的干扰，减少所需要处理的数据量，设定离监测区域2中心上下各60个像素点的宽度作为有效区域；为了尽量滤除图像中存在的噪声，采用小波变化的方法将图像的结构和纹理分别表现在不同分辨率层次上，对分解系数进行阈值化处理后重构；针对每一个特征提取出来的待测点，采用Roberts算子边缘检测法得到每个监测点的变形信息；针对每一时刻所获取的数字图像进行上述操作之后，称之为每一时刻监测区域2的特征信息的提取，将这些信息建立一个图像特征信息数据库，把未加载时刻图像的特征信息作为参考模型，采用像素对像素的方式进行图像匹配。
在本次试验中，采用的CCD摄像机5的分辨率为0.01mm，也就是说监测点由200×200像素点组成。在疲劳荷载前每个监测点由200×200像素点组成，在拉伸后通过对图像进行处理分析发现，该监测点的像素点变为209×198像素点，通过计算可以看出，在焊接构件1受到轴向拉伸后，构件沿轴向增加了9个像素点，说明该监测点发生了0.01mm×9＝0.09mm的形变，通过εi＝ΔLi/Li计算可以得到该监测点的应变值为εi＝0.09/75×10-6＝1200με，这与理论计算值1187.5με基本吻合，误差为1％，在工程可以接受的范围内。在实际工程中若要提高精度，可以采用高精度摄像机。
通过对所有监测点的像素值进行分析可以得到每个监测点的应变值，即可得到焊接构件1的应变分布规律；得到构件的应变分布规律后可以通过σi＝Eεi计算得到任意位置处的应力，即可得到应力分布规律；得到的数据为焊接构件的疲劳寿命评估及预测提供依据。
此测试方法将机器视觉***与图像处理技术相结合实现了对焊接构件疲劳应力(应变)分布状态及其演化规律的监测，建立了基于微元体变形的测试模型。本实施例得到焊接构件1焊缝位置处的应力(应变)分布规律，监测***工作流程图如图4所示。
应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (3)

1.一种焊接构件疲劳应力及应变实时非接触式监测方法，其特征在于：包括如下步骤：
(1)在焊接构件上设置网格线，所述网格线的交点为监测点；
首先对焊接构件用与构件颜色对比明显的彩色笔沿着构件横向和纵向按照构件的大小以及监测截面的大小确定网格间距，划分网格，将每个网格的交点作为应力、应变监测点，该交点在图像处理过程中表现为多个像素点的集合，将该集合作为一个微元体；
(2)采用监测***将焊接构件在疲劳荷载过程中待测区域的动态图像进行采集，并将图像信息传输；
所述监测***包括CCD传感器、镜头、图像采集卡、图像处理***；用CCD传感器和镜头采集焊接构件在疲劳荷载过程中监测点的一系列动态变形图像，CCD传感器将其接收到的光学图像转化成视频信号输出给图像采集卡，图像采集卡再将数字信号转化成数字图像信息供图像处理***进行处理；
(3)将得到的监测点图像进行像素点匹配；
每一个监测点疲劳荷载过程中，宏观上便显出细微的变化，镜头每次采集图像的像素点数尺寸固定，微观尺度上则表现为所占的像素点在数目的不同，对相同监测点不同时间的图像进行像素与像素的匹配，获得每一个监测点在每一时刻的像素数目的变化；
(4)根据监测点中像素点的变化，利用εi＝ΔLi/Li计算监测点应变值，其中εi为应变值，ΔLi为长度变化值，Li为监测区的长度值，进而确定整个待测区域表面监测点位置的应变分布规律；
将待测区域连续的应变分布离散化成求解每个监测点的应变值，当网格的划分足够精细时，计算出每一个监测点在不同时刻的应变值就近似获得疲劳荷载过程中的应变的分布情况；
(5)根据所述应变值，利用σi＝Eεi计算监测点应力，其中，σi为应力值，E为弹性模量，进一步得到待测区域的监测点应力分布情况及其疲劳演化规律；
在疲劳荷载过程中，通过监测中的像素点沿横向和纵向的变化计算得到每个监测点沿两个方向的应变值，假设焊接材料为在疲劳过程中的弹性模量E不发生变化，根据σi＝Eεi进一步得焊接构件任意位置处的应力分布情况及其疲劳演化规律。
2.根据权利要求1所述的一种焊接构件疲劳应力及应变实时非接触式监测方法，其特征在于：所述步骤(2)中所述图像处理***选择LabVIEW软件作为开发平台，直接由图像采集卡上的数字图像信息与软件对接；图像处理***是对采集到的图像进行处理，得到试件在试验过程中的动态图片，经过动态图片实时的匹配最终实现应力应变的监测；包括图像预处理、边缘检测、图像分割和图像像素点匹配；图像预处理是通过图像滤波、灰度修正、图像锐化和几何校正进行处理，边缘检测是通过梯度幅值阈值判据某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线，按照交界线将试验构件进行分割，操作中采用Roberts算子边缘检测，图像分割通过图像边缘检测方法，即不同灰度级别或者灰度有较大变化区域，识别焊接试件的不同区域，将试件分为不同区域按照像素分析方法，识别应力应变分布及其演化规律，最后把未进行疲劳荷载时刻图像的特征信息作为参考模型，采用简单的像素对像素的方式进行图像匹配。
3.根据权利要求1所述的一种焊接构件疲劳应力及应变实时非接触式监测方法，其特征在于：所述步骤(2)中设置光源，光源为LED发光二极管，所述镜头和CCD传感器为CCD摄像机，通过外部信号触发式开启采集，将焊接构件与背景明显分别，将监测点采用有别于网格线的颜色进行标识、减少反射、屏蔽环境光线的影响，采用LED发光二极管以一定角度在焊接构件前置照射，使整个焊缝区域受到均匀的光照。
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